Neo4j LLM 知识图谱构建工具：从数据到智能图谱的全流程指南-优快云博客

🌟 核心功能一览

【免费下载链接】llm-graph-builder Neo4j graph construction from unstructured data 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder

知识提取引擎

多源数据接入：支持本地文件、S3/GCS云存储、网页URL、YouTube视频及网络知识库内容导入
智能分块处理：自动将文档切割为语义连贯的文本块，保留上下文关系
实体关系抽取：通过语言模型自动识别命名实体与关系，构建结构化知识图谱

图数据库管理

可视化图谱构建：直观展示文档、段落、实体间的关联网络
社区发现算法：自动识别紧密关联的实体集群，揭示隐藏知识结构
数据质量优化：提供重复节点合并、孤立节点清理等图谱增强工具

智能问答系统

多模式检索：融合向量相似性、图结构和全文检索的混合查询能力
上下文感知对话：维持对话状态并支持历史记录管理
来源追溯：所有回答均可定位至原始文档片段，确保可解释性

一站式开发界面

拖拽式文件上传：简化本地文档导入流程
实时处理状态：直观展示数据处理进度与状态
主题切换：支持明暗两种显示模式，适应不同使用场景

📌 核心价值：将非结构化文本数据直接转化为结构化知识图谱，大幅降低从数据到洞察的转化门槛，同时保持知识的可解释性与关联性。

常见问题

Q: 系统支持哪些类型的文件导入？
A: 支持PDF文档、纯文本、网页内容、YouTube视频（通过转录）及网络知识库条目，本地文件最大支持100MB。

Q: 实体识别的准确率如何保证？
A: 系统采用语言模型结合领域规则的混合识别策略，用户可通过自定义模式进一步优化特定实体类型的识别效果。

🚀 快速上手指南

环境准备

# 克隆项目仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder
cd llm-graph-builder

# 启动服务
docker-compose up -d

预期结果：终端显示三个服务均启动成功（frontend、backend、neo4j），可通过 http://localhost:5173 访问前端界面。

新手友好操作

1️⃣ 本地文件导入

在主界面点击"上传文件"区域或直接拖拽PDF文档至指定区域
等待文件处理完成（小型文档通常<30秒）
点击"查看图谱"按钮探索生成的知识网络

💡 提示：文件状态会经历"New"→"Processing"→"Completed"三个阶段，完成后才可查看图谱。大型文件可能需要更长处理时间。

2️⃣ 图数据库连接

点击右上角"数据库连接"按钮
输入Neo4j连接信息（本地部署默认：bolt://localhost:7687，用户neo4j，密码neo4j）
点击"测试连接"，成功后保存配置

📌 重点：首次连接需修改默认密码，生产环境建议使用强密码并启用加密连接。

3️⃣ 智能问答

在左侧聊天面板输入问题（如："本文讨论了哪些主要技术？"）
选择适当的聊天模式（推荐新手使用"混合检索"模式）
查看回答及引用来源，可点击来源链接直接定位至原始文档片段

项目结构速览

目录/文件	功能描述	重要性	新手优先级
backend/	核心服务与业务逻辑	⭐⭐⭐⭐⭐	中
frontend/	可视化界面与交互	⭐⭐⭐⭐	高
docker-compose.yml	服务编排配置	⭐⭐⭐⭐⭐	高
data/	示例数据存储	⭐⭐	低
docs/	项目文档与图示	⭐⭐⭐	中

常见问题

Q: 启动后无法访问前端界面怎么办？
A: 检查5173端口是否被占用，可通过docker-compose logs frontend查看具体错误信息。

Q: 上传文件后状态一直显示"Processing"？
A: 可能是语言模型服务未响应，可查看backend日志确认模型是否正常加载，大型文件处理可能需要3-5分钟。

🛠️ 深度解析

后端架构解析

数据处理流水线

文档加载：document_sources/目录下各类数据源适配器，统一转换为文本格式
文本分块：create_chunks.py实现基于语义的智能分块算法，默认大小512 tokens
实体抽取：llm.py中get_graph_from_llm()函数协调实体与关系抽取
图存储：graphDB_dataAccess.py提供Neo4j数据库交互封装

核心技术组件

语言模型集成层：支持多种模型接入，默认使用GPT-4进行实体关系抽取
向量引擎：采用Sentence-BERT生成文本嵌入，支持高效相似性检索
图算法模块：实现社区发现、路径分析等图挖掘功能

前端交互设计

关键界面组件

文件管理面板：展示所有导入文档及其处理状态
图谱可视化区：交互式知识图谱展示，支持缩放、平移与节点筛选
聊天界面：提供多模式问答与上下文管理
设置面板：配置语言模型、分块策略及显示选项

技术实现

React + TypeScript构建响应式界面
D3.js实现高性能图谱可视化
WebSocket实现实时处理状态更新

配置指南

环境变量配置

创建.env文件，关键配置项：

# 后端配置
NEO4J_URI=bolt://neo4j:7687
NEO4J_USERNAME=neo4j
NEO4J_PASSWORD=your_secure_password
LLM_MODEL=gpt-4  # 可选：gpt-3.5-turbo, claude-2等

# 前端配置
VITE_BACKEND_API_URL=http://localhost:8000

配置要点

数据库连接：确保Neo4j服务可访问，AuraDB用户需使用提供的连接字符串
API密钥：相关API密钥需正确配置才能使用云端语言模型
资源限制：根据服务器配置调整MAX_FILE_SIZE和CONCURRENT_JOBS参数
日志级别：开发环境使用DEBUG，生产环境建议INFO级别

常见问题

Q: 如何更换使用的语言模型？
A: 修改.env文件中的LLM_MODEL参数，支持所有兼容的模型接口，本地部署可使用开源模型。

Q: 能否自定义实体识别规则？
A: 可以通过src/shared/schema_extraction.py文件扩展实体类型定义，或在前端"图谱增强"面板中配置自定义模式。

⚙️ 扩展配置与高级功能

性能优化

分块策略调整

修改create_chunks.py中的分块参数：

token_chunk_size：调整文本块大小（默认512 tokens）
chunk_overlap：设置块间重叠比例（默认0.2）

💡 优化建议：长文档建议使用较大块大小(768-1024)保持上下文连贯，技术文档可减小块大小提高实体识别精度。

向量索引优化

# 在graphDB_dataAccess.py中调整
def drop_create_vector_index(self, isVectorIndexExist):
    # 修改向量维度匹配自定义嵌入模型
    query = "CREATE VECTOR INDEX chunk_embeddings IF NOT EXISTS FOR (c:Chunk) ON (c.embedding) "
    query += "OPTIONS {indexConfig: {vector.dimensions: 384, vector.similarity_function: 'cosine'}}"
    self.execute_query(query)

自定义实体关系

模式定义

通过src/assets/newSchema.json定义自定义实体关系模式：

{
  "nodes": [
    {"label": "Product", "properties": ["name", "category", "release_date"]},
    {"label": "Company", "properties": ["name", "industry", "founded_year"]}
  ],
  "relationships": [
    {"type": "MANUFACTURES", "source": "Company", "target": "Product"},
    {"type": "COMPETITOR", "source": "Company", "target": "Company"}
  ]
}

应用方法

在前端"图谱增强"面板上传自定义模式文件
启用"自定义实体抽取"选项
重新处理文档使配置生效

项目扩展方向

1. 多语言支持

扩展llm.py中的提示模板，添加多语言支持
集成语言检测库自动识别文档语言
适配非英语文本的分块策略与实体识别规则

2. 领域知识库构建

开发特定行业的实体识别规则（如医疗、法律）
添加领域词典与专业术语表
构建行业特定的关系类型与属性模板

3. 自动化知识更新

实现RSS/Atom源监控，自动导入最新文档
开发知识冲突检测机制，处理新旧信息矛盾
构建增量图谱更新算法，避免全量重处理

常见问题

Q: 如何提高大型文档的处理速度？
A: 可启用并行处理模式（设置PARALLEL_PROCESSING=true），或调整分块大小减少处理单元数量。

Q: 能否将现有知识图谱导出为其他格式？
A: 系统支持Cypher脚本导出，可通过neo4j-admin工具将数据迁移至其他图数据库，或使用APOC插件导出为CSV/JSON格式。

📚 附录：核心配置文件说明

docker-compose.yml

配置要点：

定义前端、后端与Neo4j服务的依赖关系
配置端口映射与数据卷挂载
设置环境变量传递

backend/src/shared/constants.py

配置要点：

定义分块大小、重叠比例等处理参数
设置语言模型默认参数与API超时配置
配置日志级别与输出格式

frontend/src/utils/Constants.ts

配置要点：

定义前端API调用端点
设置UI显示参数与状态码
配置聊天模式与检索策略映射

通过这些核心配置文件，用户可以根据具体需求调整系统行为，平衡处理速度、资源占用与知识图谱质量。

【免费下载链接】llm-graph-builder Neo4j graph construction from unstructured data 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-graph-builder

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考